双语协同训练：机器翻译在关系抽取中的应用

"这篇论文探讨了基于机器翻译的双语协同关系抽取方法，旨在利用不同语言间的互补性，减少对大规模标注训练数据的依赖。通过双语协同训练，该方法可以在小规模标注语料和一定规模的未标注语料上产生关系实例的双语视图，最终提升两种语言的关系分类性能。在ACE RDC 2005中英文语料的实验中，此方法证实能有效提高中文和英文的关系分类效果，并降低对标注数据的需求。论文由胡亚楠、惠浩添、钱龙华和朱巧明共同完成，得到了国家自然科学基金和江苏省高校自然科学重大项目的资助。" 在传统的弱监督关系抽取领域，研究通常局限于单一语言内部，这限制了对语言间信息的利用。而该论文提出的双语协同训练方法打破了这一局限，利用机器翻译技术将一种语言的关系实例转换成另一种语言，从而创建了一种双语视角。在这个过程中，实体对齐技术确保了翻译后的关系实例仍然对应正确的关系类型。 首先，该方法在小规模标注语料上进行工作，这对于训练精确的关系分类模型是至关重要的。然后，结合一定规模的未标注语料，通过机器翻译技术生成双语关系实例。这一步骤旨在扩大训练数据的规模，同时利用不同语言的特性，弥补语言间的信息缺失。 接着，通过协同训练策略，模型能够学习到两种语言之间的关系模式。这种方法使得模型能够在两种语言之间共享知识，相互增强，即使在数据稀缺的情况下也能取得良好的性能。在ACE RDC 2005的跨语言数据集上进行的实验结果显示，双语协同训练显著提高了中文和英文的关系分类准确率，同时也降低了对大量标注训练数据的依赖。 此外，论文的作者团队由胡亚楠、惠浩添、钱龙华和朱巧明组成，他们分别在信息抽取和自然语言处理领域有着深入的研究。论文的发表得到了国家自然科学基金和江苏省高校自然科学重大项目的资金支持，体现了该研究在学术界的认可度和重要性。 这篇论文提出的双语协同训练方法为关系抽取带来了新的视角，通过利用机器翻译和实体对齐，有效地提高了跨语言关系抽取的效率和准确性，对于多语言环境下的信息抽取具有重要意义。这一方法不仅有助于提升模型性能，还为处理低资源语言的数据提供了新的思路。